MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2141331411 · doi:10.1061/(asce)te.1943-5436.0000493

AHP-Based Approach for Location Planning of Pedestrian Zones: Application in Montréal, Canada

2012· article· en· W2141331411 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Transportation Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalytic hierarchy processPedestrianDowntownTransport engineeringComputer scienceOperations researchSite selectionEnvironmental planningGeographyEngineeringPolitical scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Location planning for pedestrian zones is a multifaceted problem. The selection of best location from a list of potential stations involves consideration of different technical, economical, environmental, and social factors. For some of these factors, numerical values can be provided, but the others are based on the qualitative data. In this paper, a multicriteria decision analysis approach is presented based on analytic hierarchy process (AHP) for location planning of pedestrian zones under lack of quantitative data. A decision-making committee comprised of representatives of city transportation officials, public administration, and city residents or users is formed to select the criteria/subcriteria for evaluating pedestrian zones. Five locations for pedestrian zones are considered for evaluation in the city of Montréal: namely, Downtown, Jean Drapeau, Olympic stadium, Old Montréal, and Saint Denis. The results of this study indicate that the downtown area is the best choice for a pedestrian zone. Sensitivity analysis is conducted to determine the influence of criteria and subcriteria weights on the decision-making process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle